Die Datenmenge, die in der heutigen Welt produziert wird, wächst geradezu ins Unermessliche. Die Geschwindigkeit, mit der Daten auf der ganzen Welt produziert werden, verdoppelt sich alle zwei Jahre.
Das führt zu einer Schätzung von Statista, dass die Datenmenge bis zum Jahr 2024 159 Zettabytes oder 159 Billionen Gigabytes erreichen wird.
Um diese riesigen Datenmengen zu verwalten und zu nutzen, setzen Datenwissenschaftler auf der ganzen Welt Big-Data-Analysetools ein. Hadoop und MongoDB gehören zu diesen Tools.
In diesem Blog erfahren wir, wie MongoDB und Hadoop mit Hilfe ihrer jeweiligen Komponenten auf unterschiedliche Weise mit riesigen Datenmengen arbeiten.
Kurz gesagt ist MongoDB eine sehr berühmte NoSQL-Datenbank und speichert Informationen im JSON-Setup, während Hadoop ein berühmtes Big-Data-Tool ist, das so konstruiert ist, dass es von einem Server bis zu Tausenden von Rechnern oder Systemen reicht, wobei jedes System eine lokale Berechnung und Speicherung ermöglicht.
„Wenn wir Daten haben, sollten wir uns die Daten ansehen. Wenn wir nur Meinungen haben, sollten wir uns an meine halten.“
– Jim Barksdale, ehemaliger CEO von Netscape
Einführung
Da so viele Daten produziert werden, werden die traditionellen Methoden der Datenspeicherung und -verarbeitung in der kommenden Zeit nicht mehr ausreichen. Die traditionelle Methode ist als Big Data Analytics bekannt und hat in den letzten Jahren stark an Popularität gewonnen. Es gibt sie nun schon seit mehr als einem Jahrzehnt.
Um diese riesigen Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten, wurden verschiedene Big-Data-Technologien entwickelt, die bei der Strukturierung der Daten in der kommenden Zeit helfen können. Dies hat dazu geführt, dass es mittlerweile 150 NoSQL-Lösungen gibt.
(Mehr dazu, wie sich die Big-Data-Analytik im IoT entwickelt).
Diese Lösungen sind Plattformen, die nicht von der nicht-relationalen Datenbank gesteuert werden und oft mit Big Data in Verbindung gebracht werden. Allerdings sind nicht alle von ihnen als Big-Data-Lösung zu qualifizieren.
Auch wenn die Anzahl der Lösungen wirklich beeindruckend aussieht, müssen viele dieser Technologien in Verbindung miteinander eingesetzt werden. Außerdem sind sie auf Nischenmärkte zugeschnitten oder haben in der Anfangsphase eine niedrige Akzeptanzrate.
Von diesen vielen NoSQL-Lösungen haben einige eine erhebliche Popularität erlangt. Zwei dieser populären Lösungen sind Hadoop und MongoDB.
Obwohl beide Lösungen viele Gemeinsamkeiten in Bezug auf Merkmale wie kein Schema, Open-Source, NoSQL und MapReduce aufweisen, unterscheidet sich ihre Methodik zur Speicherung und Verarbeitung von Daten erheblich.
Hier werden die Unterschiede zwischen MongoDB und Hadoop auf der Grundlage von
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Geschichte der Plattformen
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Funktion der Plattformen
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Einschränkungen der Plattformen
Geschichte der Plattformen
MongoDB
Die Datenbanklösung MongoDB wurde ursprünglich im Jahr 2007 von einem Unternehmen namens 10gen entwickelt, das heute als MongoDB bekannt ist. Sie wurde als Cloud-basierte App-Engine entwickelt, auf der mehrere Dienste und Software laufen können.
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Das Unternehmen entwickelte zwei Komponenten – Babble und MongoDB. Das Produkt konnte sich nicht durchsetzen, was dazu führte, dass die Anwendung verschrottet und MongoDB als Open-Source-Projekt veröffentlicht wurde.
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Nach dem Start als Open-Source-Software nahm MongoDB Fahrt auf und gewann die Unterstützung einer wachsenden Gemeinschaft. Es gab mehrere Erweiterungen, die die Plattform verbessern und integrieren sollten.
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MongoDB kann als effektive Big-Data-Lösung betrachtet werden. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass es sich um eine Allzweckplattform handelt, die die vorhandenen DBMS-Systeme ersetzen oder verbessern soll.
Hadoop
Im Gegensatz zu MongoDB war Hadoop von Anfang an ein Open-Source-Projekt. Es wurde von Doug Cutting entwickelt und ging aus einem Projekt namens Nutch hervor, das 2002 als Open-Source-Webcrawler entwickelt wurde.
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Nutch folgte nach seinem Start mehrere Jahre lang den Fußstapfen von Google. Als Google zum Beispiel sein Distributed File System (GFS) veröffentlichte, entwickelte Nutch sein eigenes und nannte es NDFS.
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Als Google im Jahr 2004 das Konzept von MapReduce vorstellte, kündigte auch Nutch 2005 die Einführung von MapReduce an. Im Jahr 2007 wurde dann Hadoop offiziell veröffentlicht.
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Hadoop führte das Konzept von Nutch fort und wurde zu einer Plattform für die parallele Verarbeitung riesiger Datenmengen in Clustern von Standardhardware.
Funktionalität von MongoDB und Hadoop
Die traditionellen relationalen Datenbankmanagementsysteme oder RDBMS sind um Schemata und Tabellen herum aufgebaut, die bei der Organisation und Strukturierung von Daten in Spalten- und Zeilenformat helfen.
Die meisten der aktuellen Datenbanksysteme sind RDBMS, und das wird auch in den kommenden Jahren so bleiben. (Verstehen Sie den Unterschied zwischen Data Lakes und Data Warehouses & Datenbanken).
Obwohl RDBMS für viele Unternehmen nützlich sind, sind sie nicht in jedem Fall geeignet. Bei diesen Systemen treten häufig Probleme mit der Skalierbarkeit und der Datenreplikation auf, wenn es um die Verwaltung großer Datenmengen geht.
MongoDB
Da MongoDB ein dokumentenorientiertes Datenbankmanagementsystem ist, speichert es Daten in Sammlungen. Diese Datenfelder können einmal abgefragt werden, im Gegensatz zu den mehrfachen Abfragen, die ein RDBMS benötigt.
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MongoDB speichert Daten in Binary JSON oder BSON. Diese Daten sind leicht für Ad-hoc-Abfragen, Replikation, Indizierung und sogar MapReduce-Aggregation verfügbar.
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Die Sprache, in der MongoDB geschrieben wird, ist C++ und kann sowohl auf Windows- als auch auf Linux-Systemen eingesetzt werden.
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Da MongoDB jedoch für Echtzeit-Projekte mit geringer Latenzzeit gedacht ist, sollten Linux-Maschinen die ideale Wahl für MongoDB sein, wenn Effizienz gefragt ist.
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Einer der Hauptunterschiede zwischen MongoDB und Hadoop besteht darin, dass MongoDB eine Datenbank ist, während Hadoop aus mehreren Softwarekomponenten besteht, die ein Datenverarbeitungs-Framework bilden können.
Hadoop
Hadoop ist ein Framework, das aus einem Software-Ökosystem besteht. Hadoop Distributed File System oder HDFS und MapReduce, geschrieben in Java, sind die Hauptkomponenten von Hadoop.
Eine Sammlung verschiedener anderer Apache-Produkte bildet die sekundären Komponenten von Hadoop. Zu diesen Produkten gehören Hive, Pig, HBase, Oozie, Sqoop und Flume.
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Während Hive für die Abfrage von Daten gedacht ist, dient Pig der Analyse großer Datensätze. HBase ist eine spaltenorientierte Datenbank, Oozie hilft bei der Planung von Aufträgen für Hadoop, und Sqoop wird für die Schaffung einer Schnittstelle zu anderen Systemen verwendet, die RDBMS, BI oder Analytik umfassen können. (Erfahren Sie mehr über die wichtigsten BI-Tools und -Techniken)
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Hadoop ist so konzipiert, dass es auf Clustern von Standardhardware läuft. Es ist außerdem in der Lage, jedes beliebige Datenformat zu verarbeiten, einschließlich aggregierter Daten aus mehreren Quellen.
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In Hadoop wird die Verteilung der Daten durch das HDFS verwaltet. Es bietet auch eine optionale Datenstruktur, die mit HBase implementiert wird. Diese hilft bei der Strukturierung der Daten in Spalten.
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Dies ist anders als die Datenstrukturierung von RDBMS, die zweidimensional ist und die Daten in Spalten und Zeilen aufteilt. Für die Indizierung der Daten in Hadoop wird Software wie Solr verwendet.
Einschränkungen von Hadoop und MongoDB
Sowohl MongoDB als auch Hadoop weisen großartige Funktionen auf, haben aber auch ihre Grenzen. Wir haben einige der Einschränkungen der beiden Plattformen aufgelistet, damit Sie entscheiden können, welche weniger eingeschränkt ist.
MongoDB
Obwohl MongoDB viele Funktionen enthält, hat es seine eigenen Einschränkungen, wie zum Beispiel:
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Um Joins zu nutzen, muss ein Benutzer manuell Codes eingeben. Dies kann zu einer langsameren Ausführung und einer nicht optimalen Leistung führen.
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Wenn ein Benutzer ohne Joins vorgehen möchte, würde das Fehlen von Joins bedeuten, dass MongoDB mehr Speicher benötigt, da alle Dateien dann von der Festplatte in den Speicher abgebildet werden müssen.
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Dokumentengröße kann 16MB nicht überschreiten
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Die Verschachtelungsfunktionalität ist begrenzt und kann 100 Ebenen nicht überschreiten.
Hadoop
Als großartige Plattform für Big-Data-Analysen hat auch Hadoop einige Einschränkungen, wie zum Beispiel:
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Hadoop verwendet MapReduce, das aufgrund seiner Programmierung für einfache Anfragen geeignet ist. Wenn ein Benutzer jedoch versucht, fortgeschrittene Analysen durchzuführen, die interaktive und iterative Aufgaben umfassen, die mehrere Map- und Reduce-Prozesse erfordern, werden zwischen den Map- und Reduce-Phasen zahlreiche Dateien erstellt. Dies führt zu einer Verringerung der Effizienz der Aufgabe.
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Die meisten Programmieranfänger sind nicht in der Lage, mit Hadoop zu arbeiten, da der Betrieb von Mapreduce hohe Java-Kenntnisse erfordert. Dies führt dazu, dass SQL gegenüber Hadoop bevorzugt wird, da SQL für Programmieranfänger leicht zu bedienen ist.
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Hadoop ist eine komplexe Plattform und erfordert ein komplexes Wissensniveau, um Funktionen wie Sicherheitsprotokolle zu ermöglichen.
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Hadoop verfügt über eine begrenzte Anzahl von Tools, die für die Verarbeitung von Metadaten oder für die Bereinigung, Gewährleistung und Verwaltung der Datenqualität erforderlich sind.
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Hadoop kann aufgrund seines komplexen Designs kleine Dateien nicht effizient verwalten.
Abschließende Worte
Es lässt sich schlussfolgern, dass Hadoop das authentischste und attraktivste Werkzeug für Big Data ist. Es sammelt eine riesige Datenmenge in einem zugewiesenen System und verarbeitet die Daten gleichzeitig auf einer Reihe von Knoten.
Andererseits ist MongoDB berühmt für seine scharfe Leistung oder Implementierung, führende Verfügbarkeit und spontane Skalierung.
Beide, Hadoop und MongoDB, sind eine gute Wahl, wenn wir über Datenanalyse sprechen. Obwohl sie viele Gemeinsamkeiten haben, wie Open-Source, schemafrei, MapReduce und NoSQL, ist ihr Ansatz zur Datenverarbeitung und -speicherung unterschiedlich.
In diesem Blog haben wir Ihnen beide Funktionalitäten und Einschränkungen aufgelistet, damit Sie entscheiden können, was besser ist. Wir hoffen, dass der Blog informativ ist und einen Mehrwert für Ihr Wissen darstellt.